基因表达谱的复杂网络研究

该文采用复杂网络理论。首先利用分类信息指数对数据进行初步筛选,选出了314个基因。对选出的基因分别做肿瘤样本和正常样本的相关系数矩阵,利用Kruskal算法分别对两个相关系数矩阵做最小生成树,然后通过比较选出阈值,建立起节点间的连边关系,得到致病前后的两个网络。根据复杂网络中的相关理论,分别对肿瘤样本和正常样本进行社区划分,最后通过观察两个样本的网络系统,分析致病前后基因的变化情况,建议了结肠癌的特征基因。